yolo

शून्य से एक अत्याधुनिक yolov3 ऑब्जेक्ट डिटेक्टर को ट्रेन करें!

🚀🚀🚀 PaddlePaddle कार्यान्वयन की YOLO श्रृंखला, जैसे PP-YOLOE+, RT-DETR, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv10, YOLO11, YOLOX, YOLOv5u, YOLOv7u, YOLOv6Lite, RTMDet आदि। 🚀🚀🚀

साझा Ultralytics लोगो, मीडिया, नमूना चित्र, प्रीट्रेन्ड मॉडल वेट, डेटासेट आर्टिफैक्ट्स और रिलीज़ एसेट्स।

सिंगल/मल्टी-गैप स्लाइडर कैप्चा पहचान, pip के माध्यम से इंस्टॉल और उपयोग करें, स्थानीय/सर्वर पर API तैनात किया जा सकता है

कंप्यूटर विज़न आधारित ML ट्रेनिंग डेटा जनरेशन टूल

TensorFlow 2.3.1 में YOLOv3 का कार्यान्वयन।

ROS2, YOLO, LiDAR और NVIDIA Jetson के साथ परसेप्शन-आधारित PX4/ArduPilot ड्रोन स्वार्म को सिम्युलेट और डिप्लॉय करने के लिए एक ओपन फ्रेमवर्क।

ONNX-Runtime द्वारा संचालित YOLO11 का उपयोग करके एक उच्च प्रदर्शन वाला रीयल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन समाधान

YOLO छोटे ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और इंस्टेंस सेगमेंटेशन के लिए Python लाइब्रेरी

RectLabel ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन के लिए एक ऑफलाइन इमेज एनोटेशन टूल है।

dddmr_navigation मोबाइल रोबोट्स के लिए 3D नेविगेशन समाधान है जिसमें मैपिंग/लोकलाइजेशन/परसेप्शन/पाथ प्लानिंग/कंट्रोलर/नेविगेशन स्टैक शामिल हैं

YOLO SHOW - Pyside6 पर आधारित YOLOv11 / YOLOv10 / YOLOv9 / YOLOv8 / YOLOv7 / YOLOv5 / RTDETR / SAM / MobileSAM / FastSAM YOLO GUI

बेहतरीन प्रदर्शन के साथ एक एज-रियल-टाइम एंकर-मुक्त ऑब्जेक्ट डिटेक्टर

🧠 कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग रिसर्च - केवल एक और एजेंट संग्रह नहीं, बल्कि सामूहिक रूप से कार्य करने के लिए रिसर्च और कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग का उपयोग करना। Claude Code के माध्यम से हब-एंड-स्पोक समन्वय।

YOLO Magic🪄, Ultralytics के YOLOv5 पर आधारित एक एक्सटेंशन है, जिसे विज़ुअल कार्यों के लिए अधिक शक्तिशाली कार्यक्षमता और सरल संचालन प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

प्रमुख कंप्यूटर विज़न कार्यों में रीयल-टाइम Core ML इन्फरेंस के लिए Ultralytics YOLO iOS ऐप और Swift पैकेज।